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人体前臂应力损伤机制简化模型建立与分析
1
作者
杨济宁
张镘
+1 位作者
张露
徐晶
《山西电子技术》
2023年第5期53-55,共3页
为了分析在爆炸冲击与侧向瞬时倾倒时,人体手臂机体内部的应力损伤效应,使用有限元建模方式,建立人体前臂应力损伤机制模型,通过在载荷面加载106 N/m^(2)的冲击力,来分析体前臂应力作用时的传导机制。通过建模计算得出,粘弹性组织(皮肤...
为了分析在爆炸冲击与侧向瞬时倾倒时,人体手臂机体内部的应力损伤效应,使用有限元建模方式,建立人体前臂应力损伤机制模型,通过在载荷面加载106 N/m^(2)的冲击力,来分析体前臂应力作用时的传导机制。通过建模计算得出,粘弹性组织(皮肤、脂肪、肌肉)受到应力冲击时,应力会转化成位移的方式将能量释放出来,组织应力张量基本为0。刚性组织(骨骼)受到外界施加的能量无法转化成位移消散,导致骨骼处大量能量蓄积,骨骼处的应力张量最大。结论:在应力冲击中,粘弹性组织可以将应力能量转化成位移来实现能量消散,而刚性组织无法实现,从而导致在应力冲击中,骨骼的损伤是非常明显的。
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关键词
人体前臂
应力损伤
有限元模型
粘弹性组织
刚性组织
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职称材料
一种基于Fractal-DenseNet的电磁血管断层图像重建算法
2
作者
杨丹
王雨佳
+1 位作者
辛采凝
徐彬
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期931-937,共7页
针对电磁血管断层图像重建中存在的欠定性、病态性,提出一种基于Fractal-DenseNet的电磁血管断层图像重建算法.基于血流磁电耦合效应的血管断层图像重建原理,将FractalNet的分形思想与DenseNet的密集紧密连接思想相结合,构建了一种适用...
针对电磁血管断层图像重建中存在的欠定性、病态性,提出一种基于Fractal-DenseNet的电磁血管断层图像重建算法.基于血流磁电耦合效应的血管断层图像重建原理,将FractalNet的分形思想与DenseNet的密集紧密连接思想相结合,构建了一种适用于反演血液流速分布的Fractal-DenseNet网络模型,用于血管断层图像重建.通过人体前臂尺动脉血流磁电耦合测量模型,建立血管断层剖面流速和血流磁电效应引起的电压信号的对应数据对,分别作为网络模型输入和输出;通过监督学习,实现基于血管断层流速分布的血管断层图像重建.结果表明:Fractal-DenseNet重建结果的均方根误差和相关系数分别为0.0078,99.28%;本文算法具有良好的抗噪性,可在复杂边界条件下实现血管断层图像重建.
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关键词
血管断层图像重建
Fractal-DenseNet
血流磁电耦合效应
人体前臂
尺动脉
监督学习
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职称材料
题名
人体前臂应力损伤机制简化模型建立与分析
1
作者
杨济宁
张镘
张露
徐晶
机构
内江师范学院人工智能学院
内江师范学院智慧医疗工程应用实验室
内江师范学院内师-容天智慧医疗工程应用联合实验室
珠海博闻教育科技发展有限公司
出处
《山西电子技术》
2023年第5期53-55,共3页
基金
四川省省级“大学生创新创业训练计划”项目(X2020052,X2022053)。
文摘
为了分析在爆炸冲击与侧向瞬时倾倒时,人体手臂机体内部的应力损伤效应,使用有限元建模方式,建立人体前臂应力损伤机制模型,通过在载荷面加载106 N/m^(2)的冲击力,来分析体前臂应力作用时的传导机制。通过建模计算得出,粘弹性组织(皮肤、脂肪、肌肉)受到应力冲击时,应力会转化成位移的方式将能量释放出来,组织应力张量基本为0。刚性组织(骨骼)受到外界施加的能量无法转化成位移消散,导致骨骼处大量能量蓄积,骨骼处的应力张量最大。结论:在应力冲击中,粘弹性组织可以将应力能量转化成位移来实现能量消散,而刚性组织无法实现,从而导致在应力冲击中,骨骼的损伤是非常明显的。
关键词
人体前臂
应力损伤
有限元模型
粘弹性组织
刚性组织
Keywords
human forearm
stress damage
finite element model
viscoelastic structure
rigid tissue
分类号
TN814.7 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
一种基于Fractal-DenseNet的电磁血管断层图像重建算法
2
作者
杨丹
王雨佳
辛采凝
徐彬
机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学智能工业数据解析与优化教育部重点实验室
东北大学计算机科学与工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期931-937,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(U22A20221)
辽宁省自然科学基金资助项目(2021-MS093)
辽宁省教育厅基础科学研究项目(LJKZ0014).
文摘
针对电磁血管断层图像重建中存在的欠定性、病态性,提出一种基于Fractal-DenseNet的电磁血管断层图像重建算法.基于血流磁电耦合效应的血管断层图像重建原理,将FractalNet的分形思想与DenseNet的密集紧密连接思想相结合,构建了一种适用于反演血液流速分布的Fractal-DenseNet网络模型,用于血管断层图像重建.通过人体前臂尺动脉血流磁电耦合测量模型,建立血管断层剖面流速和血流磁电效应引起的电压信号的对应数据对,分别作为网络模型输入和输出;通过监督学习,实现基于血管断层流速分布的血管断层图像重建.结果表明:Fractal-DenseNet重建结果的均方根误差和相关系数分别为0.0078,99.28%;本文算法具有良好的抗噪性,可在复杂边界条件下实现血管断层图像重建.
关键词
血管断层图像重建
Fractal-DenseNet
血流磁电耦合效应
人体前臂
尺动脉
监督学习
Keywords
vascular tomography image reconstruction
Fractal-DenseNet
magneto-electric coupling effect of blood flow
ulnar artery of human forearm
supervised learning
分类号
TH776 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人体前臂应力损伤机制简化模型建立与分析
杨济宁
张镘
张露
徐晶
《山西电子技术》
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
一种基于Fractal-DenseNet的电磁血管断层图像重建算法
杨丹
王雨佳
辛采凝
徐彬
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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